arXiv ID:
2607.07314
arXiv 提交日期: 2026-07-08
FedCVESA:通过相关值编码和分段聚合在联邦学习中去除训练数据 / FedCVESA: Taking Away Training Data in Federated Learning via Correlation Value Encoding and Segmented Aggregation
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种名为FedCVESA的攻击方法,通过在联邦学习的全局模型中隐藏并恢复参与者的私有训练数据,即使经过多客户端聚合,仍能高效窃取图像,同时保持模型的主要性能。